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Enregistrement W3212439243 · doi:10.5281/zenodo.3937672

Extended Data: Structure-dependence of the atomic-scale mechanisms of Pt electrooxidation and dissolution

2020· dataset· en· W3212439243 sur OpenAlexaff
Timo Fuchs, Jakub Drnec, Federico Calle‐Vallejo, Natalie Stubb, Daniel J. S. Sandbeck, Martin Ruge, Serhiy Cherevko, David A. Harrington, Olaf M. Magnussen

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolutionAtomic unitsScale (ratio)Materials scienceChemistryCrystallographyChemical physicsPhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Platinum dissolution and restructuring due to surface oxidation are primary degradation mechanisms that limit the lifetime of Pt-based electrocatalysts for electrochemical energy conversion. Here, we studied well-defined Pt(100) and Pt(111) electrode surfaces by in situ high-energy surface X-ray diffraction, on-line inductively coupled plasma mass spectrometry, and density functional theory calculations, to elucidate the atomic-scale mechanisms of these processes. The locations of the extracted Pt atoms after Pt(100) oxidation reveal distinct differences from the Pt(111) case, which explains the different surface stability. The evolution of a specific stripe oxide structure on Pt(100) produces unstable surface atoms which are prone to dissolution and restructuring, leading to one order of magnitude higher dissolution rates. Contents of this repository: 1. SXRD data: The experiments for the acquisition of the raw SXRD data were performed at the the European Synchrotron Radiation Facility, Grenoble, France at the beamlines ID31 and ID03. We thank H. Isern and T. Dufrane for the help during the SXRD experiments. tomo_tomo.spec is the file with the X-ray diffraction metadata for the CTR scans. It is a plain text file. Each HESXRD dataset is saved in a folder, which denotes the potential (e.g. 1V0.zip). The png-image files are previews of the corresponding dataset. The individual raw cbf files can be opened by pyMCA or silx. From python, the images can be accessed using the fabio library. calibration.zip contains the pyFAI calibration files and a list with indexed Bragg reflections for the UB matrix calculation CTRs_parameters.zip contains the averaged CTR structure factors used for the structual analysis as well as files with the atomic coordinates of the refined structural model. steps.zip contains the full datasets from the potential step experiments in Fig. 1e. 2. DFT: CONTCARs.zip contains the atomic coordinates of the optimized computational models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4770,254

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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